A HYBRID FEM ALGORTHM FOR FLUID FLOW IN A VISCO-ELASTIC PIPE

A variational principle of hybrid FEM is proposed to solve the flow in a visco-elaslic pipe. As an example, the influence of an axisymmetrical stenosis on an artery vibrating flow with a single frequency is calculated.

“双碳”背景下废钢企业逆向物流网络优化

钢铁行业的碳排放量占全国碳排放量的15%-20%,逆向物流废钢再利用的降碳空间巨大。聚焦废钢企业逆向物流体系,以网络建设与运营过程中碳排放成本以及其他经济成本最低化为目标,对废钢设施选址、货流分配等内容进行优化决策,考虑流量平衡、基地容量约束、运载工具容量约束等限制条件,构建了废钢企业逆向物流网络优化模型。基于遗传算法和蚁群算法设计了一种双层嵌套启发式算法进行求解;外层遗传算法确定选址方案,代入内层蚁群算法求解货流分配方案,再返回外层遗传算法求解最终目标值,经过多次迭代寻优得到最终方案。最后以江苏地区废钢企业逆向物流网络为研究对象进行算例分析,验证了模型与算法的可行性。该研究成果可为废钢企业逆向物流网络建设和运营决策提供有效支撑。

基于正则化的改进平滑l_(0)方位超分辨方法

为提升雷达方位分辨率,文中提出了一种基于正则化的改进平滑l_(0)(Smoothed l_(0),SL0)方位超分辨方法。首先,在目标稀疏性质的前提下,将雷达方位超分辨问题构建为l_(0)正则化优化问题;其次,在利用SL0算法求解l_(0)优化问题时,不可避免的需要对病态的天线方向图矩阵求伪逆运算,导致成像误差较大。为解决上述问题,文中利用正则化策略对病态的天线测量矩阵进行处理,获得了非病态的天线卷积矩阵。最后,利用非病态的天线测量矩阵,实现了SL0算法在雷达方位超分辨成像中的应用。相比于传统的l_(1)正则化超分辨方法和迭代自适应方法,文中提出的改进SL0方法在分辨性能与运行时间上都有相应的优势。

Finding a Smooth Frame Decomposition of a Graph

Let G be a graph and A be a subset of the edges of G. A frame decomposition of G is a pair (G-A,A) such t ha t G-A is connected. A smooth frame decomposition of G is a frame decompo sition satisfying the two conditions: (1) Every leaf of G-A has a connected cotree and (2) The set of bridges of G-B(G-A) is A, where B(G-A) is the set of bridges of G-A. An efficient algorithm on finding a smooth frame decompositi on of a graph is provided.

一种新的反馈式流媒体拥塞控制算法

参考基于反馈的流媒体拥塞控制算法FCA基础之上,从减少系统抖动入手,提出了一种新的基于反馈的流媒体拥塞控制算法。仿真实验结果表明,NFCA算法在延时抖动有所改进,更适合流媒体的传输。

有理Bézier曲线的降阶

从最优化思想出发,把有理Bzier曲线的降阶问题转化为求解优化问题,这样使得权因子和控制顶点能被分开考虑,从而保证了权因子的非负性.同时,结合智能计算中的仿生学方法和程序设计方法,给出有理Bzier曲线降阶的一种新方法.该方法首先计算简单,应用适应值函数和简单的循环执行复制、交叉、变异、选择求出最优值或次优值,其次实现了有理Bzier曲线的保端点插值的多次降阶,降阶后的有理Bzier曲线直接以显式给出.

简易Mie散射数值计算方法的研究

在回顾光散射理论发展史的基础上,分析了常规Mie散射计算实现过程中的问题,并论述一种改进的简易Mie散射数值计算方法。参照科学记数法定义了一种"EDecimal"类型的数据结构及其基本数学运算和三角函数运算。采用动态链表技术实现了高效的C++Mie散射计算程序。该程序不仅可以用来处理极端条件下的Mie散射计算,而且显著降低了算法的时间复杂度,提高了执行效率。与相同精度要求下采用Wiscombe编写的MIEV0程序的计算结果进行了比较,并指出此程序精确可靠。

遗传算法的全局收敛性和计算效率分析

本文应用齐次有限马尔科夫链分析了简单遗传算法、最优保存简单遗传算法和自适应遗传算法的收敛性，然后对计算效率进行了定性分析，得到了指导基因操作策略设计的极限分布概率原则．

基于蚁群聚类的智能优化算法及应用

为了解决数据挖掘问题中离散优化问题,提高全局的优化能力,在研究基本蚁群聚类模型的基础上,通过改进,提出了一种新的蚁群聚类组合算法,将此算法应用于银行信用卡客户的消费行为分析,通过数据测试和性能分析,证明这种算法在解决离散空间问题上表现了良好的性能。该结果对银行制定市场策略上提供了良好的参考价值。

关联规则挖掘在大学生心理健康测评系统中的应用研究

为深入了解影响大学生心理健康的主要因素以及心理症状之间的关联关系,将关联规则挖掘应用于大学生心理健康测评数据。先对原始数据进行预处理,再以Clementine 12.0为平台,建立大学生心理多维关联规则挖掘模型;以福建省某高校2011级的学生心理测试数据为基础,应用构建的模型分析了性别、独生子女、来源地、学生干部、家庭结构、家庭月收入6个属性和大学生九维心理症状间的关联关系。根据挖掘结果可以更深入地了解学生心理健康问题,为高校开展大学生心理健康教育的规划、决策提供依据。

具有Logistic回归结构的几何分布参数贝叶斯估计及应用

Logistic回归模型是一种广义线性模型,广泛应用于二分类数据的建模问题之中,经典的Logistic回归模型通常基于二项分布进行建模,在某些实际问题中,二项分布是不合适的.在平方损失函数下,研究了具有Logistic回归结构的几何分布参数的贝叶斯估计问题,选取正态分布作为参数的先验分布,运用MCMC方法在WinBUGS软件中进行gibbs抽样,得到参数的后验样本.数值模拟表明估计效果良好,最后将所提出的模型应用于米其林餐厅定级数据当中.

用基于遗传优化的扩展卡尔曼滤波算法辨识电池模型参数

提出了一种基于遗传优化算法(Genetic algorithm,GA)和扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalman filter,EKF)算法的电池模型参数辨识方法。建立了锂离子动力电池等效电路模型,模型中两个RC网络分别描述电池的电化学极化特性和浓差极化特性,迟滞电压描述电池充放电过程的平衡电势的差异。对于具有耦合关系的模型参数,采用具有最小均方误差估计效果的EKF辨识算法,针对EKF算法通过试验调节难以取得最佳滤波效果的问题,提出基于遗传算法优化EKF噪声矩阵的方法。试验和仿真结果表明:基于遗传优化的EKF算法(GA-EKF)辨识的电池模型满足电动车辆仿真精度要求。

基于模糊神经网络的机器人自学习控制

研究了一种模糊神经网络与传统ＰＤ控制相结合的机器人学习控制系统，该控制系统具有自学习、自适应、控制精度高等特点。

城市恒压变频供水系统的一种智能优化控制策略

城市恒压变频供水系统具有纯滞后时间长、扰动量多的特点,常规PID控制很难达到理想的控制效果.为此设计了一种遗传算法优化的模糊PID复合控制策略,融合了模糊控制适应性强和PID控制调节精度高的特点,同时利用遗传算法对模糊控制规则和PID参数进行全局优化,使其更好地适应供水系统的实际需求.仿真结果表明,基于此控制策略的恒压变频供水系统的控制品质有了较大的改善和提高.

基于BP ANN-GA混合型算法的混凝土配合比优化设计研究

根据混凝土不同龄期的抗压、抗拉强度与和易性、耐久性等要求,综合考虑原材料供应、施工工艺、环境温度和湿度等条件,合理设计混凝土配合比,并最大限度节约工程成本,是现代混凝土技术发展对配合比设计提出的新要求。本文结合基于BP人工神经网络的预测技术和基于遗传算法(GA)的全局优化算法,建立混凝土配合比非线性优化模型,并对该模型的参数选择、计算效率等问题进行深入探讨,从而为上述问题的解决找到一条较为可行的途径,取得初步的成果。文中并给出简单的应用实例,以进一步验证算法的适用性、有效性。

遗传算法的经验公式仿真元模型构建方法

针对组合模型的构建问题,从子模型的操作系统、开发平台、表现形式、硬件环境等4方面分析了采用经验公式仿真元模型的必要性;在均匀试验基础上,提出了基于遗传算法的经验公式仿真元模型构建方法,并研究了其中的关键问题,包括经验公式基本形态的编码方式、目标函数与适应度函数、交叉算子、选择算子、变异算子;最后采用经验公式仿真元模型研究了温压弹药对工事防护门的热响应特性,并根据经验公式分析了各因素对工事防护门热响应特性的影响程度。

模拟退火—改进遗传算法及其应用

论述了遗传算法在全局搜索中的优势和模拟退火算法在局部寻优中的能力,进而提出了两者相结合的算法:模拟退火—改进遗传算法。通过比较,说明模拟退火—改时遗传算法的优化性能更好、更完善,并在实际应用中取得了良好的应用效果。

基于NP算法的CRM中客户识别特征的选择

客户识别对于CRM的实施具有重要意义,客户特征选择是客户识别中的重要问题.嵌套分割算法(NP算法)是一种新型的系统优化方法,通过对其四个算子进行确定,将其应用于具有组合优化特征的CRM中客户识别中的客户特征选择问题.并通过将NP算法应用于某人寿保险公司的客户特征选择问题,说明了该方法的有效性.该方法不但能够保证以概率1收敛于最优解,而且能够提高客户特征选择的效率.

基于多普勒检测技术的智能驱鸟器

目前市场上的驱鸟装置没有检测鸟类功能,原因是鸟类这种小动物不容易被探测到或探测距离太短。该智能驱鸟装置利用微波多普勒移动检测原理,能有效检测到小物体的微小移动,并能结合DSP算法判断是否有鸟类活动。当检测到鸟类活动时,系统播放驱鸟语音并发射超声波。超声波频率在22～50kHz之间循环扫描。介绍了探测鸟类和驱逐鸟类的原理及实现方案。该装置能够在25m内检测到鸟类的活动,驱鸟效果良好,且不易使鸟类对驱鸟超声波和声音产生适应性。

改进GA-PSO算法在多跑道航班着陆调度中的应用

机场跑道是空中交通管理系统中重要的系统资源.为了合理分配航班的降落跑道和降落顺序,减少航班延误时间,分析了自适应遗传算法和基本粒子群优化算法的运行原理,分别对自适应遗传算法和基本粒子群算法进行改进,将改进自适应遗传算法引进到改进粒子群算法中,建立多跑道航班排序模型,应用改进粒子群遗传算法对跑道调度模型进行求解,并进行算例仿真分析.结果表明,改进混合算法能有效降低总的延误时间并加快收敛速度.